Multiple Intelligences and Success in School Studies
Notice bibliographique
Résumé
The applications of multiple intelligence theory in education are wide. Students apply the learning in the classroom according to their own dominant intelligence and learning style, which is most effective for them. Combining learning styles with dominant intelligences enhances the students' learning processes.The purpose of this case study is to examine the relationship between dominant intelligences according to Gardner's multiple intelligence theory and middle school students' academic achievement. A case study was conducted in Israel, in a middle school, among seventh-graders and involved 158 students.Findings indicated that in excellent classes - 80.9% of students had logical intelligence, in at least one of the levels of dominance; in ordinary classes only 48.4% of students have logical intelligence, at least in one of the levels of dominance. We also examined the relationship between the amount of dominant intelligences among students in all classes, excellent and ordinary. Findings indicated that in excellent classes the percentage of students with two or three dominant intelligences was higher than the percentage in ordinary classes. It is important to note that these are not just the logical and verbal, but also all types of intelligences, such as spatial, musical, kinetic and others.In conclusion, the dominant intelligences that highly influence and measure achievement in the education system are not the logical-mathematical and the linguistic-verbal, but the only logical-mathematical. Moreover, the amount of intelligences at the dominant levels can predict and indicate student's success at school.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,003 | 0,017 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,005 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,003 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».